L'article en référence a été généré par Claude.AI (Sonnet 4.6) en mai 2026 sur la base d'un prompt de Christian HOHMANN (auteur de ce site). Dans mon prompt, je demandais à Claude.AI de valider ou réfuter mes deux hypothèses ci-dessous. L'article est restitué tel quel, à quelques corrections mineures près, ajoût des liens hypertextes et illustrations.

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Hypothèses mises à l'épreuve :

• Hypothèse 1 : l'IA générative a-t-elle sauté le gouffre de désillusion (du hype cycle du Gartner) ?
• Hypothèse 2 : l'IA générative a-t-elle évité le chasm (gouffre) de Moore ?

Conclusion : deux modèles résistants, une technologie qui les redistribue

Ce serait une erreur intellectuelle de conclure que l'IA générative a « invalidé » le Hype Cycle ou le modèle du Crossing the Chasm. Ces deux cadres restent pertinents — mais à des niveaux d'analyse différents de ceux auxquels on les applique habituellement.

• Le Hype Cycle s'applique pleinement aux déploiements organisationnels et aux applications spécialisées : là, le cycle est bien présent, y compris le gouffre de désillusion, et Gartner le documente avec cohérence depuis 2023. Mais il ne s'applique pas de manière significative aux usages individuels grand public, qui ont suivi une trajectoire presque linéaire d'adoption et d'apprentissage.
• Le franchissement du gouffre (Crossing the Chasm) s'applique de manière variable selon qu'on raisonne sur la technologie générique (aucun chasm, adoption de masse) ou sur des produits et applications spécifiques (le chasm est là, et beaucoup n'ont pas encore les stratégies pour le traverser).

Ce que cette analyse met au jour, c'est peut-être la limite de ces modèles lorsqu'ils sont appliqués à des technologies qui opèrent simultanément à deux niveaux très différents : celui de l'outil individuel, et celui du système organisationnel.

L'IA générative est l'une des premières technologies à réussir cette double présence — dans la poche du grand public et sur la table du conseil d'administration — à la même vitesse, créant deux dynamiques d'adoption parallèles qui obéissent à des logiques distinctes.

Les praticiens qui ont compris cette dualité sont ceux qui évitent à la fois le triomphalisme naïf (« l'IA tient toutes ses promesses ») et le scepticisme réflexe (« c'est encore une bulle »). Ce sont aussi ceux qui réussissent leurs déploiements.

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